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Matrizes circulantes : aplicação na resolução de equações polinomiaisCAVALCANTI, Aliomar Santos 08 November 2016 (has links)
Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2017-02-09T13:50:03Z
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Previous issue date: 2016-11-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Studies on many sorts of equations motivated and still motivate many mathematicians
around the world. Most of the well-known mathematicians from the years 1400 to 1700
gave huge contributions to the study of algebraic equations. Solving equations was already
a challenge since the beginning of the mathematical knowledge. In this paper, a technique is presented to solve polynomial equations up to fourth order, that use the circulating matrixes and basic knowledge of linear algebraic. Throughout this work we will collect the history of involved topics besides illustrating this entire dissertation with examples. Finally, a didactical sequence of our paper’s content will be presented, that we suggest to be developed in five days of classes within three hours of lessons a day, aiming at improving student’s preparation for the academic life. / Os estudos sobre vários tipos de equações motivaram e motivam muitos matemáticos em todo o mundo. Grande parte dos célebres matemáticos entre os anos de 1400 e 1700 deram grandes contribuições ao estudo das equações algébricas. Resolver uma equação já era um desafio desde o início do conhecimento matemático. Neste trabalho, apresentamos uma técnica para resolver equações polinomiais, de até o
quarto grau, que utiliza as matrizes circulantes e conhecimentos básicos de álgebra linear. Ao longo do trabalho fazemos um apanhado histórico dos tópicos envolvidos, além de ilustrarmos toda a dissertação com exemplos. Por fim, apresentamos uma sequência didática com o conteúdo do nosso trabalho, que
sugerimos ser desenvolvida em cinco dias de aulas com três horas de aula por dia, com o objetivo de melhor preparar os alunos para a vida universitária.
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Aceleração de uma variação do problema k-nearest neighbors / Acceleration of a variation of the K-nearest neighbors problemMorais Neto, Jorge Peixoto de 29 January 2014 (has links)
Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-25T13:07:50Z
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Previous issue date: 2014-01-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Let M be a metric space and let P be a subset of M. The well known k-nearest neighbors
problem (KNN) consists in finding, given q 2 M, the k elements of P with are closest to
q according to the metric of M. We discuss a variation of KNN for a particular class of
pseudo-metric spaces, described as follows. Let m 2 N be a natural number and let d be
the Euclidean distance in Rm. Given p 2 Rm:
p := (p1; : : : ; pm)
let C (p) be the set of the m rotations of p’s coordinates:
C (p) := f(p1; : : : ; pm); (p2; : : : ; pm; p1); : : : ; (pm; p1; : : : ; pm1)g
we define the special distance de as:
de(p;q) := min
p02C (p)
d(p0;q):
de is a pseudo-metric, and (Rm;de) is a pseudo-metric space. The class of pseudo-metric
spaces under discussion is
f(Rm;de) j m 2 N:g
The brute force approach is too costly for instances of practical size. We present a more
efficient solution employing parallelism, the FFT (fast Fourier transform) and the fast
elimination of unfavorable training vectors.We describe a program—named CyclicKNN
—which implements this solution.We report the speedup of this program over serial brute
force search, processing reference datasets. / Seja M um espaço métrico e P um subconjunto de M. O conhecido problema k vizinhos
mais próximos (k-neareast neighbors, KNN) consiste em encontrar, dado q 2 M, os k
elementos de P mais próximos de q conforme a métrica de M. Abordamos uma variação
do problema KNN para uma classe particular de espaços pseudo-métricos, descrita a
seguir. Seja m 2 N um natural e seja d a distância euclidiana em Rm. Dado um vetor
p 2 Rm:
p := (p1; : : : ; pm)
seja C (p) o conjunto das m rotações das coordenadas de p:
C (p) := f(p1; : : : ; pm); (p2; : : : ; pm; p1); : : : ; (pm; p1; : : : ; pm1)g
definimos a distância especial de como:
de(p;q) := min
p02C (p)
d(p0;q):
de é uma pseudo-métrica, e (Rm;de) é um espaço pseudo-métrico. A classe de espaços
pseudo-métricos abordada é
(Rm;de) j m 2 N:
A solução por força bruta é cara demais para instâncias de tamanho prático. Nós apresentamos
uma solução mais eficiente empregando paralelismo, a FFT (transformada rápida
de Fourier) e a eliminação rápida de vetores de treinamento desfavoráveis. Desenvolvemos
um programa—chamado CyclicKNN—que implementa essa solução. Reportamos
o speedup desse programa em comparação com a força bruta sequencial, processando
bases de dados de referência.
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